- Quantization, Pruning, Layer fusing 등 딥러닝 모델 경량화 & 최적화 연구 및 적용 - 딥러닝 모델 연산 재구성을 통한 NPU에서의 Inference 최적화 - NPU SDK 안전성 강화 및 AI반도체에 딥러닝 모델 적용 - 다양한 딥러닝 Framework 분석, NPU SDK 지원 범위 확대 - 임베디드 시스템에 딥러닝 알고리즘 적용
자격사항
- 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 능력 - 프로그래밍 언어(Python, C/C++ 등) 활용 능력 - 딥러닝 핵심 연산들에 대한 정확한 이해 - 컴퓨터 비전 모델 경험 - 기본적인 영어 의사소통 능력 - 최종 성적증명서 제출 필수
우대사항
- 수학적 사고와 통계, 최적화 등 수학 이론에 대한 높은 이해도 - Quantization, Pruning 등 딥러닝 모델 경량화 개발 경험 및 논문 실적 - 임베디드 시스템 환경에서의 딥러닝 알고리즘 개발 경험을 가지신 분